Ces dernières années, la théorie mathématique de l'échantillonnage compressé (CS) a émergé en tant que nouvel outil en traitement d'images, permettant notamment de dépasser certaines limites établies par la théorie de l'échantillonnage de Nyquist. En particulier, la théorie du CS établit qu'un signal (une image, une séquence vidéo, etc.) peut être reconstruit à partir d'un faible nombre de mesures linéaires non-adaptatives et aléatoires, pourvu qu'il présente une structure parcimonieuse. Dans la mesure où cette hypothèse se vérifie pour une large classe d'images naturelles, plusieurs applications d'imagerie ont d'ores-et-déjà bénéficié à des titres divers des résultats issus de cette théorie. Le but du travail doctoral présent est d'étudier comment la théorie du CS - et plus généralement les idées et méthodes en relation avec les problèmes de reconstruction de signaux parcimonieux - peuvent être utilisés pour concevoir des dispositifs d'acquisition optiques à haute-résolution spatiale et temporelle pour des applications en imagerie biologique. Nous étudions tout d'abord quelques questions pratiques liées à l'étape de reconstruction nécessairement associée aux systèmes d'acquisition exploitant le CS, ainsi qu'à la sélection des paramètres d'échantillonnage. Nous examinons ensuite comment le CS peut être utilisé dans le cadre d'applications d'échantillonnage de signaux vidéo. Enfin, avec dans l'idée l'utilisation dans des problèmes de débruitage de méthodes inspirées du CS, nous abordons la question de l'estimation d'erreur dans les problèmes de débruitage d'images acquises en conditions de faible luminosité, notamment dans le cadre d'applications de microscopie. / In the past few years, the mathematical theory of compressed sensing (CS) has emerged as a new tool in the image processing field, leading to some progress in surpassing the limits stated by the Nyquist sampling theory. In particular, the CS theory establishes that a signal (image, video, etc.) can be reconstructed from a relatively small subset of non-adaptive linear random measurements, assuming that it presents a sparse structure. As this hypothesis actually holds for a large number of natural images, several imaging applications have already benefited from this theory in various aspects. The goal of the present PhD work is to investigate how the CS theory - and more generally the ideas and methods developed in relation with sparse signal reconstruction problematics - can be used to design efficient optical sensing devices with high spatial and temporal resolution for biological imaging applications. We first investigate some practical issues related to the post-processing stage required by CS acquisition schemes, and to the selection of sampling parameters. We then examine how CS can benefit to video sampling applications. Finally, with the application of CS methods for denoising tasks in mind, we focus on the error estimation issue in image denoising problems for low-light microscopy applications.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013ENST0065 |
| Date | 12 November 2013 |
| Creators | Le Montagner, Yoann |
| Contributors | Paris, ENST, Angelini, Elsa, Olivo-Marin, Jean-Christophe |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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